Megelőzni könnyű
A Bosch Rexroth szolgáltatáscsomagja a szenzorika, a felhőalapú alkalmazások és a gépi tanulás módszereit ötvözi azért, hogy az üzemi állapot felügyelhető legyen, a karbantartási tevékenységek pedig előrelátóan kivitelezhetők.

 

A gépek előreláthatatlan állásideje minden gyártásvezető rémálma. Különösen az olyan nagyberendezések esetében, amelyek a nap minden percében gyártanak, legyen szó például bányaipari, öntödei vagy akár gumiipari berendezésekről, minden óra, amikor a gép áll, extrém magas költségekkel jár. A megelőző karbantartás megbízhatóan csökkenti a berendezések drága állásidejét.

Az ODiN (Online Diagnostics Network) szolgáltatáscsomag a Rexrothtól a szenzorika, a felhőalapú alkalmazások és a gépi tanulás módszereit ötvözi azért, hogy az üzemi állapot felügyelhető legyen, a karbantartási tevékenységek pedig előrelátóan kivitelezhetők. Ennek eléréséhez egy gépi tanuláshoz kifejlesztett algoritmus betanulási idő után szenzorjelek sokaságából, mint például: nyomás, átfolyás, rezgés, hőmérséklet és olajminőség, a felügyelendő berendezéscsoportok szerint meghatároz egy-egy szabályos üzemállapotot.

A betanulási szakasz után az ODiN adatalapú modelljével folyamatosan megállapítja a felügyelt berendezéscsoport megfelelő működési indexét. Amikor egy mérési érték akár rövid időre kiesik a tűréshatárból, nem vezet közvetlenül (hiba-)jelzéshez, mert a kopás ritkán jellel is rögzíthető. Amennyiben a működési index romlik, mert több szenzor adata a meghatározott határon belül megváltozik, akkor a gép magatartása is megváltozik, a rendszer a hiba bekövetkezte előtt jelezni fog.

A beállított működési index nemcsak a tulajdonképpen felügyelt tápegység állapotát mutatja, hanem az előtte vagy mögötte bekapcsolt mechanika és hidraulika esetleges változásait is. Amennyiben bizonyos mozgások egy meghatározott időn túl tartanak vagy túlságosan sok erőt igényelnek, vonatkozhat a mechanikában vagy hidraulikában bekövetkezett kopásra.

A kopásdiagnózis összetett feladat, ezt jelzi az alábbi példa is: Statisztikailag egy hiba véletlenül csak 13 százalékos valószínűséggel fedezhető fel. Egy szakértő, aki a berendezést hagyományos eszközökkel folyamatosan felügyeli, 43 százalékos pontosággal nevezi meg azt. Rendszerünk hibafelismerési rátája azonban 95 százalék feletti. Vagy a szoftver azonosíthatja a hibát nagy pontossággal, vagy támogatja a karbantartási technikust a hibakeresésnél és a hiba meghatározásánál.

 

 
Előrelátó elemzés – A megelőző karbantartás arra szolgál, hogy a rendszert folyamatosan felügyelje és elemezze a jövőbeli lehetőségeket.
 
Karbantartási javaslatok – A világ bármely pontjáról érkező, anonim mérési értékeket alapul véve a Bosch Rexroth pontosan és megbízhatóan meg tudja mondani, mikor van szükség karbantartási munkálatokra.
 
Mérések – Amennyiben a gép adatai arra utalnak, hogy karbantartásra van szükség, a szervizszakemberek tanácsot adnak, és az összes szükséges lépés bevezetését átvállalják.
 
Állapotközpontú karbantartás – Az intelligens hajtás- és vezérlő-rendszerek közvetlenül bevethetők, akár megelőző karbantartásról
vagy Ipar 4.0-ról van szó.
 
Adatrögzítés – Az intelligens szenzorok folyamatosan gyűjtik az adatokat az összes alkotóelem üzemi állapotáról, és a helyszínen, egy helyi szerveren rögzítik ezeket.
 
Adattárolás – Az összes adatot a Bosch IoT-szerverén tárolják. Így biztosított az adatok világszinten történő rendelkezésre állása.
 

 

A kiberbűnözők kedvencei
Kiberbiztonsági szempontból nehéz éve volt a világnak: a legújabb Microsoft Security Intelligence Report szerint 2017 februárja és 2018 januárja között főleg a botnetek, a kis költségű támadások, illetve a zsarolóvírusok jelentettek fenyegetést a felhasználókra.
DC/DC kapcsolóüzemű feszültségátalakítók működése
A DC/DC konverterek napjaink telepes táplálású elektronikai készülékeinek elengedhetetlen alapelemei, hiszen ezek áramkörei gyakorta különböző tápfeszültséget igényelnek, de helyhiány miatt általában nincs lehetőség többfajta elem használatára.
Ipari kibervédelemben erősít a Siemens
Az idei Hannoveri Vásáron az ipari hálózatokban előforduló rendellenességek észlelésére szolgáló megoldást mutatnak be. Az anomáliát detektáló rendszer mesterséges intelligenciát is használ.
Az alkotás jövője - minden változik
A gépipar jelenleg olyan mértékű átalakulás küszöbén áll, amilyenre az ipari forradalom óta nem volt példa. Az iparág az elmúlt évek során új termékek, folyamatok és alapanyagok széles körével készítette elő a terepet.
Üzleti sikert hoz a szaktudás
A digitális technológiák egyre szélesebb körű térnyerése következtében az általános, minden iparág számára alkalmas megoldások helyett a cégek egyre inkább az egyedi igényeket figyelembe vevő alkalmazásokat és az ehhez szükséges szaktudást keresik.